Tác giả thu thập số liệu nghiên cứu cho 06 quốc gia Đông Nam Á bao gồm: Malaysia, Singapore, Thái Lan; Việt Nam; Myanmar và Indonesia trong giai đoạn 1990 – 2014. Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ ấn phẩm “Key Indicators for Asia and the Pacific” của ngân hàng phát triển Châu Á (ADB) và Ngân hàng Thế giới và báo cáo của Ban thư ký ASEAN và tổng cục thống kê
trong thông cáo báo chí của Asean stats. Ngoài ra, các số liệu được thu thập từ báo cáo của Bộ tài chính (MOF), Qũy tiền tệ quốc tế (IMF), Ngân hàng thế giới (WB).
3.3. Phƣơng pháp nghiên cứu
Ngoài việc tiếp thu có chọn lọc những kết quả liên quan đến nội dung nghiên cứu, đề tài còn sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng để làm rõ các mục tiêu và giải quyết các nhiệm vụ nêu ra.
Phương pháp nghiên cứu định lượng: Để kiểm tra tác động của nợ nước ngoài đến tăng trưởng kinh tế luận văn sử dụng phương pháp hồi quy phân tích dữ liệu nhằm đánh giá tác động của nợ nước ngoài đến tăng trưởng kinh tế bằng phần mềm Eview 7.0.
3.4. Các biến độc lập và giả thuyết nghiên cứu
Bảng 3.1: Bảng mô tả các biến độc lập và giả thuyết
Nhân tố Biến và đo lƣờng Giả thuyết
K Dung lượng vốn (+)
X Nợ phải trả bao gồm các khoản nợ đáo hạn
và trả lãi các khoản nợ khác (-) L L là lượng lao động có việc làm (+) FDI Vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài (+)
3.5. Mô tả dữ liệu Bảng 3.2: Bảng mô tả dữ liệu Bảng 3.2: Bảng mô tả dữ liệu LN_GDP_ LN_X_ LN_L_ LN_K_ LN_FDI_ 1. Việt Nam Mean 10.87453 10.12192 3.758996 11.71783 8.700136 Median 10.54534 9.995567 3.676301 11.46323 8.577799 Maximum 12.12269 11.20640 5.100000 13.49641 10.51300 Minimum 10.20381 9.442777 3.380995 10.31811 7.064212 Std. Dev. 0.652120 0.490911 0.384242 1.065953 1.125783 Skewness 0.696438 0.884765 2.021986 0.318511 0.100854 Kurtosis 1.978876 2.911344 7.243218 1.712552 1.739370 Jarque-Bera 3.107081 3.269890 35.79023 2.149291 1.697785 Probability 0.211498 0.194963 0.000000 0.341419 0.427889 Sum 271.8633 253.0480 93.97489 292.9457 217.5034 Sum Sq. Dev. 10.20625 5.783836 3.543400 27.27016 30.41727 Observations 25 25 25 25 25 2. Thái Lan Mean 12.10359 11.05201 3.443201 12.91487 10.33898 Median 12.03400 10.89955 3.434632 12.88415 10.23763 Maximum 12.90438 11.89461 3.718196 14.37456 11.82557 Minimum 11.50015 10.43071 3.174715 11.63992 9.197569 Std. Dev. 0.450308 0.451330 0.172721 0.950016 0.853518 Skewness 0.471052 0.562978 0.063689 0.131628 0.316149 Kurtosis 1.909947 2.036278 1.699195 1.571491 1.737014 Jarque-Bera 2.162267 2.288061 1.779500 2.197856 2.078059 Probability 0.339211 0.318533 0.410758 0.333228 0.353798 Sum 302.5898 276.3003 86.08002 322.8718 258.4745 Sum Sq. Dev. 4.866650 4.888760 0.715984 21.66071 17.48384 Observations 25 25 25 25 25 3. Singapore Mean 11.77802 11.62097 0.995241 12.74990 10.23220 Median 11.62690 11.44057 1.081805 12.53109 10.19477 Maximum 12.61880 12.51563 1.324419 14.14486 11.61094 Minimum 11.23087 11.04454 0.553885 11.79048 9.190647 Std. Dev. 0.468686 0.508709 0.253996 0.784737 0.800399 Skewness 0.668630 0.658271 -0.270818 0.562386 0.331086 Kurtosis 1.973909 1.941048 1.543317 1.905666 1.720927 Jarque-Bera 2.959506 2.973608 2.515933 2.565289 2.160936 Probability 0.227694 0.226094 0.284231 0.277303 0.339437 Sum 294.4505 290.5242 24.88103 318.7476 255.8050 Sum Sq. Dev. 5.271994 6.210831 1.548335 14.77948 15.37534 Observations 25 25 25 25 25 4. Malaysia Mean 11.90855 11.28922 12.75567 2.665831 10.35386 Median 11.82208 11.15118 12.75817 2.580217 10.35197 Maximum 12.72063 12.30001 14.26179 3.167583 11.58618 Minimum 11.37766 10.57915 11.57651 2.305581 9.328937 Std. Dev. 0.436447 0.521379 0.923581 0.245522 0.754802 Skewness 0.565229 0.768909 0.192329 0.670939 0.200305 Kurtosis 1.992685 2.417487 1.610075 2.285879 1.672951 Jarque-Bera 2.388145 2.816878 2.166514 2.406880 2.001611 Probability 0.302985 0.244525 0.338491 0.300160 0.367583 Sum 297.7138 282.2306 318.8919 66.64577 258.8465
LN_GDP_ LN_X_ LN_L_ LN_K_ LN_FDI_ Sum Sq. Dev. 4.571670 6.524076 20.47206 1.446740 13.67342 Observations 25 25 25 25 25 5. Myanmar Mean 9.625547 8.749709 2.361374 7.433523 10.47267 Median 9.273691 8.418025 2.429218 7.038764 10.20978 Maximum 10.94710 10.31222 2.751748 9.386450 12.48826 Minimum 8.990442 7.802998 2.054124 6.090019 9.189292 Std. Dev. 0.710163 0.849765 0.208283 1.081019 1.165159 Skewness 0.960713 0.818259 0.044844 0.702943 0.576882 Kurtosis 2.230115 2.128932 1.758782 2.072836 1.849864 Jarque-Bera 4.463122 3.580159 1.613194 2.954323 2.764567 Probability 0.107361 0.166947 0.446375 0.228285 0.251005 Sum 240.6387 218.7427 59.03435 185.8381 261.8167 Sum Sq. Dev. 12.10396 17.33042 1.041168 28.04645 32.58227 Observations 25 25 25 25 25 6. Indonesia Mean 12.48839 11.38630 10.69193 13.73968 3.109087 Median 12.25557 11.21855 10.44509 13.61398 3.091042 Maximum 13.68879 12.72381 12.73427 15.52934 3.574590 Minimum 11.69589 10.37426 8.594154 12.36372 2.708050 Std. Dev. 0.732190 0.834224 1.207443 1.123076 0.265074 Skewness 0.548450 0.446266 0.366495 0.333052 0.152406 Kurtosis 1.747800 1.729834 2.309188 1.649021 1.733823 Jarque-Bera 2.886658 2.510351 1.056766 2.363375 1.766786 Probability 0.236140 0.285026 0.589558 0.306761 0.413378 Sum 312.2096 284.6575 267.2983 343.4920 77.72718 Sum Sq. Dev. 12.86646 16.70232 34.99006 30.27120 1.686338 Observations 25 25 25 25 25
Các giá trị trung bình, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất và độ lệch chuẩn trong bảng trên, cho biết sự chênh lệch giá trị của số liệu các biến trong mô hình. Hai giá trị thống kê giúp ta hình dung về hình dáng phân phối của số liệu là độ nghiêng (Skewness) và độ nhọn (Kurtosis). Trongđó:
- Hệ số bất đối xứng (độ nghiêng - Skewness):
+ Nếu Skewness = 0 thì phân phối là đối xứng.
+ Nếu Skewness < 0 thì phân phối là bất đối xứng và đồ thị sẽ xuôi về bên trái nhiều hơn.
+ Nếu Skewness > 0 thì phân phối là bất đối xứng và đồ thị sẽ xuôi về bên phải nhiều hơn.
- Hệ số nhọn (độ nhọn - Kurtosis):
thường.
+ Nếu Kurtosis > 3 thì phân phối tập trung ở mức độ cao hơn mức bình thường.
+ Nếu Kurtosis < 3 thì phân phối xác suất được tập trung ở mức độ thấp hơn mức bình thường.
Mô hình luận văn thực hiện với các quan sát trong khoảng thời gian từ năm 1990 đến năm 2014 với các biến kinh tế của luận văn bao gồm LnGDP - biến tăng trưởng kinh tế, biến LnX - nợ nước ngoài, biến LnK – tổng vốn tích lũy, biến LnL – lực lượng lao động có việc làm, biến LnFDI - Vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài.
CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1. Kết quả nghiên cứu mối quan hệ giữa nợ nƣớc ngoài với tăng trƣởng kinh tế của từng quốc gia
Trên cơ sở mô hình lý thuyết ở trên, để đo lường tác động của nợ nước ngoài đến tăng trưởng kinh tế tại các quốc gia Đông Nam Á tác giả thực hiện mô hình hồi quy được đề xuất cho nghiên cứu với giả định là tăng trưởng kinh tế chịu sự tác động của nợ nước ngoài, tổng vốn tích lũy, vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài và số lượng lao động có việc làm. Mô hình được xây dựng như sau:
GDP = β0 + β1X + β2K + β3L + β4FDI + ε
Các biến chuỗi trên được chuyển sang dạng logarit ở ước lượng. Ở chừng mực nhất định chuyển sang dạng log làm bằng phẳng hóa khuynh hướng thời gian hơn của tập dữ liệu. Như vậy ta có các mô hình như sau:
Ln = β0 + β1Ln(X) + β2Ln(K) + β3Ln(L) + β4Ln(FDI) + ε (2) Trong đó:
+ Ln(GDP) là logarit tự nhiên của tăng trưởng kinh tế + Ln(X) là logarit tự nhiên của dư nợ nước ngoài + Ln(K) là logarit tự nhiên của tổng vốn tích lũy
+ Ln(L) là logarit tự nhiên của lực lượng lao động có việc làm + Ln(FDI) là logarit tự nhiên của vốn đầu tư nước ngoài β0 : là hằng số
β1 β2 β3 β4 là thông số độ dốc ε là sai số hồi quy
4.1.1. Kết quả
Bảng 4.1: Kết quả phân tích hồi quy từng quốc gia
Biến Việt Nam Thái Lan Singapore Malaysia Myanmar Indonesia
Coefficient Prob. Coefficient Prob. Coefficient Prob. Coefficient Prob. Coefficient Prob. Coefficient Prob.
C 0.928752 0.0035 3.420234 0.0066 2.545634 0.0000 4.077967 0.0000 0.725709 0.0443 2.580190 0.0000 LnX 0.118672 0.0154 0.572378 0.0008 0.401905 0.0004 0.439249 0.0000 -0.423149 0.0003 0.772104 0.0013 LnK 1.140194 0.0000 -0.125419 0.7288 0.202890 0.0301 0.246106 0.0433 1.586043 0.0000 -0.797376 0.0281 LnL 0.137420 0.0135 0.122218 0.2052 -0.311188 0.0066 0.085250 0.5403 -0.041249 0.3547 -0.000383 0.9746 Ln FDI -0.589940 0.0001 0.117114 0.5195 0.223288 0.0269 -0.047780 0.7507 -0.477080 0.0000 0.262015 0.2060 R-squared 0.996740 0.995021 0.998656 0.996412 0.999326 0.995153 Adjusted R-squared 0.996088 0.031773 0.998387 0.995694 0.999191 0.994184 F-statistic 1528.622 1200.161 3714.792 1388.349 7407.959 1026.660 Prob(F- statistic) 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 Durbin- Watson stat 1.325454 1.846266 1.862557 1.051126 1.878641 1.099367
đa biến giữa biến phụ thuộc LnGDP với các biến độc lập (LnX, LnK, LnL, LnFDI), kết quả phân tích hồi quy từng quốc gia được thể hiện ở bảng trên
4.1.2. Kiểm tra tính thích hợp của mô hình
a. Tại Việt Nam
Tra bảng thống kê Durbin – Watson để tìm dL và dU. Đại lượng thống kê Durbin – Watson (d) = 1,32>1 nên mô hình không có hiện tượng tự tương quan.
Từ kết quả ở bảng trên cho thấy, trị thống kê F của mô hình bằng 1528.622 với mức ý nghĩa quan sát Prob(F-Statistic) = 0.000 nên có thể khẳng định tồn tại mô hình hay tồn tại mối quan hệ giữa biến GDP với biến độc lập khác trên tổng thể. Như vậy, phân tích hồi quy tuyến tính bội là phù hợp và có thể sử dụng để kiểm định mô hình đề xuất.
Đồng thời qua kết quả phân tích bảng trên cho thấy R2
điều chỉnh = 0.996, nghĩa là phương trình hồi quy tuyến tính bội được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu là 99,6%.
Phương trình hồi quy đã chuẩn hóa của mô hình được viết lại như sau:
Ln(GDPvietnam) = 0.928+ 0.118Ln(X) + 1.140Ln(K) + 0.137Ln(L) - 0.589Ln(FDI) + ε
Từ kết quả ở trên cho thấy, hệ số hồi quy đứng trước nợ nước ngoài, dung lượng vốn, lực lượng lao động có việc làm của Việt Nam mang dấu dương và có ý nghĩa thống kê. Điều này chứng tỏ rằng nợ nước ngoài tại Việt nam, dung lượng vốn, lực lượng lao động có việc làm có tác động cùng chiều tới sự thay đổi của tăng trưởng kinh tế. Riêng đối với hệ số hồi quy đứng trước vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài của Việt Nam mang dấu âm và có ý nghĩa thống kê.
Với kết quả phân tích ở trên cho thấy, nợ nước ngoài của Việt Nam làm gia tăng nguồn lực cho Nhà nước, từ đó tăng cường nguồn vốn để phát triển cơ
là giai đoạn mà nước ta tăng tốc phát triển nền kinh tế thị trường theo định hướng xã hội chủ nghĩa, trong đó cơ sở hạ tầng là yếu tố có tính chất quyết định. Muốn phát triển cơ sở hạ tầng nhanh chóng và đồng bộ, vốn là yếu tố quan trọng nhất. Với chính sách huy động nợ nước ngoài hợp lý, nhu cầu về vốn sẽ từng bước được giải quyết để đầu tư cơ sở hạ tầng, từ đó gia tăng năng lực sản xuất cho nền kinh tế.
b. Tại Thái Lan
Tra bảng thống kê Durbin – Watson để tìm dL và dU. Đại lượng thống kê Durbin – Watson (d) = 1,846>1 nên mô hình không có hiện tượng tự tương quan.
Từ kết quả ở bảng trên cho thấy, trị thống kê F của mô hình bằng 1200.161 với mức ý nghĩa quan sát Prob(F-Statistic) = 0.000 nên có thể khẳng định tồn tại mô hình hay tồn tại mối quan hệ giữa biến GDP với biến độc lập khác trên tổng thể. Như vậy, phân tích hồi quy tuyến tính bội là phù hợp và có thể sử dụng để kiểm định mô hình đề xuất.
Đồng thời qua kết quả phân tích bảng trên cho thấy R2
điều chỉnh = 0.995, nghĩa là phương trình hồi quy tuyến tính bội được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu là 99,5%.
Phương trình hồi quy đã chuẩn hóa của mô hình được viết lại như sau:
Ln(GDPthailan) = 3.420+ 0.572Ln(X) + ε
Từ kết quả ở trên cho thấy, hệ số hồi quy đứng trước nợ nước ngoài của Thái Lan mang dấu dương và có ý nghĩa thống kê. Điều này chứng tỏ rằng nợ nước ngoài tại Thái Lan có tác động cùng chiều tới sự thay đổi của tăng trưởng kinh tế. Cụ thể, nếu nợ nước ngoài tăng (giảm) 1% thì kinh tế tăng trưởng 0.572%.
Durbin – Watson (d) = 1.862>1 nên mô hình không có hiện tượng tự tương quan.
Từ kết quả ở bảng trên cho thấy, trị thống kê F của mô hình bằng 3714.792 với mức ý nghĩa quan sát Prob(F-Statistic) = 0.000 nên có thể khẳng định tồn tại mô hình hay tồn tại mối quan hệ giữa biến GDP với biến độc lập khác trên tổng thể. Như vậy, phân tích hồi quy tuyến tính bội là phù hợp và có thể sử dụng để kiểm định mô hình đề xuất.
Đồng thời qua kết quả phân tích bảng trên cho thấy R2
điều chỉnh = 0.998, nghĩa là phương trình hồi quy tuyến tính bội được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu là 99,8%.
Phương trình hồi quy đã chuẩn hóa của mô hình được viết lại như sau:
Ln(GDPsing) = 2.545+ 0.401Ln(X) + 0.202Ln(K) - 0.311Ln(L) + 0.223Ln(FDI) + ε
Từ kết quả ở trên cho thấy, hệ số hồi quy đứng trước nợ nước ngoài, dung lượng vốn, vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài của Singapore mang dấu dương và có ý nghĩa thống kê. Điều này chứng tỏ rằng nợ nước ngoài tại Singapore có tác động cùng chiều tới sự thay đổi của tăng trưởng kinh tế.
b. Tại Malaysia
Tra bảng thống kê Durbin – Watson để tìm dL và dU. Đại lượng thống kê Durbin – Watson (d) = 1.051>1 nên mô hình không có hiện tượng tự tương quan.
Từ kết quả ở bảng trên cho thấy, trị thống kê F của mô hình bằng 1388.349 với mức ý nghĩa quan sát Prob(F-Statistic) = 0.000 nên có thể khẳng định tồn tại mô hình hay tồn tại mối quan hệ giữa biến GDP với biến độc lập khác trên tổng thể. Như vậy, phân tích hồi quy tuyến tính bội là phù hợp và có
Đồng thời qua kết quả phân tích bảng trên cho thấy R2
điều chỉnh = 0.995, nghĩa là phương trình hồi quy tuyến tính bội được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu là 99,5%.
Phương trình hồi quy đã chuẩn hóa của mô hình được viết lại như sau:
Ln(GDPmalaysia) = 4.077+ 0.439Ln(X) + 0.246Ln(K) + ε
Từ kết quả ở trên cho thấy, hệ số hồi quy đứng trước nợ nước ngoài của Malaysia mang dấu dương và có ý nghĩa thống kê. Điều này chứng tỏ rằng nợ nước ngoài tại Mlaysia có tác động cùng chiều tới sự thay đổi của tăng trưởng kinh tế.
e. Tại Myanmar
Tra bảng thống kê Durbin – Watson để tìm dL và dU. Đại lượng thống kê Durbin – Watson (d) = 1.878>1 nên mô hình không có hiện tượng tự tương quan.
Từ kết quả ở bảng trên cho thấy, trị thống kê F của mô hình bằng 7407.959 với mức ý nghĩa quan sát Prob(F-Statistic) = 0.000 nên có thể khẳng định tồn tại mô hình hay tồn tại mối quan hệ giữa biến GDP với biến độc lập khác trên tổng thể. Như vậy, phân tích hồi quy tuyến tính bội là phù hợp và có thể sử dụng để kiểm định mô hình đề xuất.
Đồng thời qua kết quả phân tích bảng trên cho thấy R2
điều chỉnh = 0.999, nghĩa là phương trình hồi quy tuyến tính bội được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu là 99,9%.
Phương trình hồi quy đã chuẩn hóa của mô hình được viết lại như sau:
Ln(GDPmyanmar) = 0.725+ 1.586Ln(X) - 0.423Ln(L) - 0.477Ln(FDI) + ε
Muanmar mang dấu dương và có ý nghĩa thống kê. Điều này chứng tỏ rằng nợ nước ngoài tại Myanmar có tác động cùng chiều tới sự thay đổi của tăng trưởng kinh tế.
f. Tại Indonesia
Tra bảng thống kê Durbin – Watson để tìm dL và dU. Đại lượng thống kê Durbin – Watson (d) = 1.099>1 nên mô hình không có hiện tượng tự tương quan.
Từ kết quả ở bảng trên cho thấy, trị thống kê F của mô hình bằng 1026.660 với mức ý nghĩa quan sát Prob(F-Statistic) = 0.000 nên có thể khẳng định tồn tại mô hình hay tồn tại mối quan hệ giữa biến GDP với biến độc lập khác trên tổng thể. Như vậy, phân tích hồi quy tuyến tính bội là phù hợp và có thể sử dụng để kiểm định mô hình đề xuất.
Đồng thời qua kết quả phân tích bảng trên cho thấy R2
điều chỉnh = 0.994, nghĩa là phương trình hồi quy tuyến tính bội được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu là 99,4%.
Phương trình hồi quy đã chuẩn hóa của mô hình được viết lại như sau:
Ln(GDPIndonesia) = 0.258 + 0.772Ln(X) - 0.797Ln(L) + ε
Từ kết quả ở trên cho thấy, hệ số hồi quy đứng trước nợ nước ngoài của Indonesia mang dấu dương và có ý nghĩa thống kê. Điều này chứng tỏ rằng nợ nước ngoài tại Indonesia có tác động cùng chiều tới sự thay đổi của tăng trưởng kinh tế.
kinh tế các quốc gia (Việt Nam, Thái Lan, Singapore, Malaysia, Myanmar, Indonesia)
Trên cơ sở mô hình lý thuyết ở trên, để đo lường tác động của nợ nước ngoài đến tăng trưởng kinh tế chung 6 quốc gia (Việt Nam, Thái Lan, Singapore, Malaysia, Myanmar, Indonesia) tác giả thực hiện mô hình hồi quy được đề xuất cho nghiên cứu với giả định là tăng trưởng kinh tế chịu sự tác động của nợ nước ngoài, tổng vốn tích lũy và số lượng lao động có việc làm, vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài. Mô hình được xây dựng như sau:
GDP6nuoc = β0 + β1X + β2K + β3L + β4FDI+ ε
Các biến chuỗi trên được chuyển sang dạng logarit ở ước lượng. Ở chừng mực nhất định chuyển sang dạng log làm bằng phẳng hóa khuynh hướng thời